模型预测控制在网络化制造环境下SCM中的应用

针对网络化制造环境下供应链需求不确定的特点,采用模型预测控制技术解决供应链管理中库存的动态优化问题。首先,阐述了模型预测控制的机理及其在供应链动态控制方面的适应性;其次,建立了成本目标优化模型,提出控制法则并给出控制算法;最后,仿真结果表明,模型预测控制技术在预测合理库存水平以及控制动态、不确定的供应链系统是可行的。     

基于需求更新的第三方仓储能力分配优化

基于收益管理思想,在随机市场需求下,考虑有提前出库和续约存储的情况下,对收益最大化的仓储企业仓储能力配置与分配问题展开研究.建立随机规划模型,并运用稳健优化处理随机变量.通过考虑时间变动需求的实例仿真,确定各级客户服务最优能力配置和各等级中的仓储能力分配方案,计算结果发现,经优化模型能更好的处理市场波动,为企业制定合理的决策提供科学依据.     

复合碳减排政策下闭环供应链网络均衡决策

为探究市场需求不确定环境下,碳减排政策交叉使用对闭环供应链网络均衡决策的影响,运用均衡理论和变分不等式方法,构建了复合碳减排政策下需求不确定型闭环供应链网络均衡决策模型,分析了网络各层的最优决策行为,并通过典型情景分别讨论了碳限额、碳补贴对供应链网络均衡决策的影响.结果表明较高的碳补贴可实现企业经济绩效与环境绩效的双赢,但它对消费者不利.同时,市场需求的不确定性对高、低碳补贴区间的确定有影响.     

产出不确定环境下供应链竞争与协调研究综述

产出不确定是当前众多企业面临的现实问题,给供应链管理带来了严峻的挑战.结合实际案例,分析了产出不确定对供应链运营带来的影响.在此基础上,对产出不确定环境下供应链竞争模型与协调机制研究现状进行了综述.涉及需求确定时的供应链竞争模型、需求不确定时的供应链竞争模型,以及协调供应链的契约设计方案等方面的内容.提出了承诺契约设计、消费者战略选择行为、针对中国的案例研究等今后可以扩展的研究方向.     

基于拉丁超方抽样的全渠道供应链网络优化

全渠道零售模式下需求的大样本、差异性、相关性特征将改变传统供应链的网络结构,文章构建离散拉丁超方抽样的免疫遗传算法进行全渠道供应链网络优化.先通过离散拉丁超方抽样对需求数据进行处理,保留样本特征的基础上减少样本容量,然后通过免疫遗传算法进行供应链网络多目标多机制优化,在保证较快收敛的同时避免局部极值,以此解决全渠道零售模式下供应链网络优化问题.实例证明该模型与算法的有效性以及在实践中的可行性.     

基于数量柔性契约与Markov链的应急物资采购模型

突发灾害是以一定概率发生的随机事件,其状态总是不断发生转移,使政府已采购的应急物资在状态好转时易造成浪费,在状态持续恶化时难以满足突发需求,因此考虑突发灾害状态转移的应急物资采购策略对提升政府应急物资保障能力至关重要.本文将突发灾害状态转移过程视为一个有限次的齐次Markov链,构建了基于数量柔性契约的应急物资采购模型,分析了政企达成合作的条件与双方最优决策策略.采用数值计算与敏感性分析验证该模型的有效性,讨论了若干外生变量对政企最优决策策略与双方成本收益的影响,提出了重要的管理启示.结果表明,突发灾害状态转移情形下的应急物资采购模型既能提高政府应急物资保障能力,又可以保障企业合理收益与控制政府成本.     

供应链网络均衡下碳税与碳交易政策比较北大核心CSCD

为控制碳排放量,实施低碳政策以促进低碳供应链管理是必然选择.考虑由多个制造商、销售商和需求市场构成的供应链网络,分析两种减排政策:碳税和碳限额与交易政策,探讨两种减排政策下供应链网络成员的优化问题及均衡条件,以及两种减排政策的均衡条件,构建两种减排政策下的供应链网络均衡模型,基于欧拉方法求解模型,给出算例,分析碳税政策下,不同碳排放阈值下网络均衡结果的变化及最优的碳税税率确定问题;探讨碳交易政策下,单位产品碳排放量对网络均衡结果的影响,给出最优碳信用的分配方案;最后对两种政策进行对比.研究发现碳交易政策下的碳排放量低于碳税政策下的排放量,碳交易政策下的网络总利润高于碳税政策下的总利润.碳税政策给企业带来了较大的财务压力,碳交易政策具有更大的灵活性.     

基于二次订货与回购的供应链网络应对需求扰动

各类频发的突发事件经常导致需求扰动,使供应链网络难以正常运作和应对.分析了批发价合同和提前订货策略下生产商之间、零售商之间的竞争行为,得到供给市场和零售市场的均衡模型;由价格平衡和供需平衡条件得到需求市场均衡模型;进而建立了多商品流三层供应链网络均衡的变分不等式模型.当突发事件导致需求扰动时,原供应链网络均衡状态难以维持,供需矛盾将引起需求市场价格波动,导致供应链运作风险和社会福利损失.假定生产商提供回购合同、并允许零售商二次订货,分析了需求扰动后供给市场、零售市场和需求市场均衡的变化,建立了可应对需求扰动的供应链网络均衡模型.仿真算例验证了模型的合理性和有效性.     

基于动态自适应布谷鸟搜索算法的多目标闭环供应链网络优化

针对不确定环境下的闭环供应链网络设计问题,构建以最小网络成本、碳排放量和顾客满意度损失为目标的闭环供应链网络规划模型。采用多面体不确定集描述不确定参数,建立基于多面体不确定集的多目标鲁棒优化模型,同时提出一种基于动态步长和动态发现概率的自适应布谷鸟搜索算法,并引入群搜索策略以增加种群的进化效率,结合案例企业的运营数据,分别采用动态自适应布谷鸟搜索算法和非支配排序遗传算法求解模型,验证改进型布谷鸟搜索算法的优越性。最后为验证模型的鲁棒性,将多面体鲁棒优化模型与确定模型、盒式鲁棒优化模型以及区间多面体鲁棒优化模型进行对比,验证所提模型对不确定扰动的有效抑制作用。     

基于模型预测控制的供应链操作优化仿真方案

基于模型预测控制算法为供应链中的操作决策问题建立动态定量的供应链整体系统模型进行研究,结合供应链特点改进目标函数,使得利润最大化同时保证了客户服务最大可能地接近期望水平,提出了一整套供应链滚动操作优化决策方案,为供应链决策者提供一体化的动态决策支持;并进一步针对不确定性市场需求的现实,引入风险值库存管理策略,定量测量和控制需求预测误差带来的库存风险,设计出应用于需求不确定市场环境下供应链滚动操作优化决策方案.基于GAMS的仿真结果证明了算法的有效性.     

需求依赖于价格的供应链应对突发事件

从企业管理和系统优化的角度研究了供应链系统如何应对突发事件问题.收益共享契约可以协调需求依赖于价格的供应链系统.研究了突发事件对供应链所造成的影响,并指出零售商的最优应对价格是对供应链的最优应对价格的扭曲.最后,建议了一个新的两阶段收益共享契约用于协调突发事件下的供应链.     

应急管理中资源布局评估与调整的模型和算法

制定应急预案是应急管理的重要工作之一,由于地区对应急资源的需求随突发事件的级别不同而不同并且可能随时问发生变化,因此在应急预案制定过程中,评估已有资源布局对地区需求的保障程度显得十分重要.本文构造一个基于时间、资源供给和需求的损失函数,用于评估给定资源布局下可能出现的各个级别突发事件对地区造成的损失.对损失值较大的资源布局建立优化模型进行调整,优化模型考虑到了增加或者减少应急服务点的个数以及增加应急服务点的资源量,是集选址和资源配置于一体的模型,文章最后讨论了算法并给出一个算例.     

基于ASP模式的应用服务供应链协调分析

针对新型电子商务背景下的应用服务提供商(ASP)模式, 从应用服务供应链的视角研究了网络服务提供商(NSP)与ASP之间的协调问题. 在应用服务的市场需求不确定环境下, 考虑了ASP服务能力建设过量或不足的风险. 首先分析了由NSP和ASP组成的应用服务供应链分别在集中式和分散式供应链下的决策与绩效, 然后为了使应用服务供应链达到协调并实现最优绩效, 提出了将ASP服务能力建设过量或不足的风险以风险共担的方式加入收入共享契约的协调方法. 研究结果表明: 该方法能有效协调应用服务供应链并使其达到最优绩效, 同时也能改进NSP与ASP的收益. 此外, 由于该方法考虑了ASP服务能力建设过量或不足的问题, 所以该方法具有一定的应对市场需求不确定性的能力.     

基于乘积ARIMA模型的产品不确定性需求预测

为对不确定的市场需求进行有效预测,可运用SAS系统中的TimeSeriesForecastingSystem,基于乘积求和自回归平均滑动模型(ARIMA),对产品销售的时间序列数据进行预测。先对原始数据或变换后的数据作简单差分或季节差分,把时间序列化为平稳的时间序列,进行参数的初估计,然后进行多次拟合并最终确定模型,根据SAS估计结果,可得到预测偏差。对预测结果在营销管理和供应链管理中的应用进行了分析,取得了较好的效果。     

零售商风险规避下基于联合契约的双渠道供应链库存决策模型

研究了不确定条件下基于零售商风险规避的双渠道供应链库存协调问题,建立了零售商风险规避下双渠道供应链分散和集中情况下库存最优决策模型,证明了包含收益共享和回购契约的联合契约可以实现双渠道供应链的库存协调,分析了产需不确定因子、风险规避因子和市场分配比例系数对制造商和零售商的最优决策的影响。研完表明,包含收益共享和回购契约的联合契约可实现双渠道供应链的帕累托改进。最后,讨论了联合契约实现帕累托改进的可行范围。数值算例验证了模型和方法的有效性。     

多疫区多周期应急物资协同优化调度

针对突发公共卫生事件应急管理体系中应急物资需求的不确定性和连续性以及应急救援是一个同时在多疫区间展开的多周期救援过程这一实际, 提出了多疫区多周期应急物资协同优化调度方案.首先在分析传染病扩散规律的基础上, 结合传染病潜伏期的不确定性所引起的应急救援的时滞性, 采用纵向配送和横向转运相结合的协同配送模式, 构建了一类应急物流网络优化多目标随机规划模型; 其次采用遗传算法给出了该优化模型的求解算法; 最后通过仿真算例验证了模型及算法的有效性和可行性.     

基于模糊随机期望规划的跨国供应链战术计划模型

首先对跨国供应链计划进行了简要介绍,并且讨论了跨国供应链中的不确定因素-市场需求的三种数学描述形式-随机、模糊、模糊随机;提出了基于模糊随机期望规划的生产-分销二级跨国供应链战术计划模型,它与以往供应链计划模型最大的不同之处在于将市场需求看作模糊随机变量;然后设计了计算机模糊随机模拟技术和遗传算法相结合的智能算法求解模型;最后对模型进行了数值仿真分析,即对模糊随机期望模型使用智能算法,对其等值确定性模型使用分枝定界法,计算结果精度对比证明了模糊随机期望模型的有效性.     

基于响应时间的供应链契约协同分析

在分布式的供应链中,供应链企业通过何种契约方式进行协同合作,以达到最优化的系统整体目标,是供应链管理的一个重要研究课题.在一个两阶供应链系统中,基于不确定响应时间和时间敏感需求,构建了普通合作契约决策模型和收益共享契约决策模型;通过比较供应链总体收益,讨论了两种契约对供应链协同的影响;最后,在收益共享契约下,对基于供应链节点企业风险偏好的收益分配比例问题进行了探讨.     

Cost and Service-Level-Based Model for a Seru Production System Formation Problem with Uncertain Demand

With increasing demand diversification and short product lifecycles, industries now encounter challenges of demand uncertainty. The Japanese seru production system has received increased attention owing to its high efficiency and flexibility. In this paper, the problem of seru production system formation under uncertain demand is researched. A multi-objective optimization model for a seru production system formation problem is developed to minimize the cost and maximize the service level of the system. The purpose of this paper is to formulate a robust production system that can respond efficiently to the stochastic demand. Sample average approximation (SAA) is used to approximate the expected objective of the stochastic programming. The non-dominated sorting genetic algorithm II (NSGA-II) is improved to solve the multi-objective optimization model. Numerical experiments are conducted to test the tradeoff between cost and service level, and how the performance of the seru production system varies with the number of product types, mean and deviation of product volume, and skill-level-based cost.